Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

In diesem Artikel wird ein vollautomatisches MQL5-System vorgestellt, mit dem sich Marktschwankungen präzise erkennen und handeln lassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Umkehr-Indikatoren mit festen Balken passt sich dieses System dynamisch an die sich entwickelnde Preisstruktur an und erkennt hohe und tiefe Umkehrpunkte in Echtzeit, um Richtungsgelegenheiten zu nutzen, sobald sie sich bilden.

In diesem Artikel aktualisieren wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5 zu einer scrollbaren, auf einen einzelnen Chat ausgerichteten Nutzeroberfläche und verbessern die Anzeige des Gesprächsverlaufs mit Zeitstempeln und dynamischem Scrollen. Das System basiert auf JSON-Parsing, um Multi-Turn-Meldungen zu verwalten, und unterstützt anpassbare Modi der Schieberegler und Hover-Effekte für eine verbesserte Nutzerinteraktion.

In diesem Artikel erstellen wir ein Block-Ausbruchssytems in MQL5, das Konsolidierungsbereiche identifiziert, Ausbrüche erkennt und Ausbruchsblöcke mit Umkehrpunkten validiert, um Retests mit definierten Risikoparametern zu handeln. Das System visualisiert Auftrags- und Ausbruchsblöcke mit dynamischen Kennzeichnungen und Pfeilen und unterstützt den automatisierten Handel und Trailing Stops.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Trendlinen-Ausbruchssystem in MQL5, das Unterstützungs- und Widerstandstrendlinien mit Hilfe von Umkehrpunkte identifiziert, die durch die R-Quadrat-Anpassungsgüte und Winkelbeschränkungen validiert werden, um den Ausbruch-Handel zu automatisieren. Unser Plan ist es, innerhalb eines bestimmten Rückblickzeitraums hohe und tiefe Umkehrpunkte zu erkennen, Trendlinien mit einer Mindestanzahl von Berührungspunkten zu konstruieren und sie mithilfe von R-Quadrat-Metriken und Winkelbeschränkungen zu validieren, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Dieser Artikel schließt an Teil 74 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen des überwachten Lernens untersuchten, und verlagert den Schwerpunkt auf das Bestärkende Lernen. Ichimoku und ADX bilden eine komplementäre Kombination von Unterstützungs-/Widerstandskartierung und Trendstärkemessung. In dieser Folge wird gezeigt, wie der Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithmus mit diesem Indikatorensatz verwendet werden kann. Wie bei früheren Teilen der Serie erfolgt die Implementierung in einer nutzerdefinierten Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde, was eine problemlose Zusammenstellung von Expert Advisors ermöglicht.

In diesem Artikel entwickeln wir das System des Shark-Musters in MQL5, das steigende und fallende harmonische Shark-Muster unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Ratios identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Kennzeichnungen, um die X-A-B-C-D-Musterstruktur klar darzustellen.

In diesem Beitrag befassen wir uns mit einem wichtigen Schritt der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der zunehmend an Bedeutung gewinnt. Pipelines für die Datenvorverarbeitung. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um eine rationalisierte Abfolge von Datenumwandlungsschritten, mit denen Rohdaten aufbereitet werden, bevor sie in ein Modell eingespeist werden. So uninteressant dies für den Laien auch erscheinen mag, diese „Datenstandardisierung“ spart nicht nur Trainingszeit und Ausführungskosten, sondern trägt auch zu einer besseren Generalisierung bei. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf einige SCIKIT-LEARN Vorverarbeitungsfunktionen, und während wir den MQL5-Assistenten nicht ausnutzen, werden wir in späteren Artikeln darauf zurückkommen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein in ChatGPT integriertes Programm in MQL5 mit einer Nutzeroberfläche, das das JSON-Parsing-Framework aus Teil 1 nutzt, um Prompts an die API von OpenAI zu senden und die Antworten auf einem MetaTrader 5-Chart anzuzeigen. Wir implementieren ein Dashboard mit einem Eingabefeld, einer Übermittlungsschaltfläche und einer Antwortanzeige, wobei wir die API-Kommunikation und den Textumbruch für die Nutzerinteraktion übernehmen.

Das auf der Volatilität basierende Breakout-System identifiziert Marktbereiche und handelt dann, wenn der Preis über oder unter diese Niveaus bricht, gefiltert durch Volatilitätsmaße wie ATR. Dieser Ansatz hilft, starke Richtungsbewegungen zu erfassen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verbesserung der Details von Handelsberichten und der Übermittlung des endgültigen Dokuments per E-Mail im PDF-Format. Dies stellt eine Weiterentwicklung unserer bisherigen Arbeit dar, da wir weiterhin erforschen, wie wir die Leistungsfähigkeit von MQL5 und Python nutzen können, um Handelsberichte in den bequemsten und professionellsten Formaten zu erstellen und zu planen. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr über die Optimierung der Erstellung von Handelsberichten innerhalb des MQL5-Ökosystems.

Der Gator Oscillator von Bill Williams und der Accumulation/Distribution Oscillator sind ein weiteres Indikatorpaar, das harmonisch in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir verwenden den Gator-Oszillator, weil er in der Lage ist, Trends zu bestätigen, während der A/D-Oszillator verwendet wird, um die Trends durch die Überprüfung des Volumens zu bestätigen. Bei der Erkundung dieser Indikatorenkombination verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um ihr Potenzial zu ermitteln und zu testen.